[TOC] # 散列 在对某个集合进行查找，列表需要的时间为是O(n),树查找为O(logN)，散列是一种常数平均时间执行。 对于散列，我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。 **存储位置 = f(关键字)** 其中，这个函数f一般称为**散列函数**，这个函数的设计好坏会直接影响到**散列表**的优劣。 ## 散列函数 好的哈希函数会尽可能地保证 **计算简单和散列地址分布均匀.** [Java中String的hash函数分析](https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/7198533) [Time33哈希算法](https://blog.csdn.net/fengxinze/article/details/7186765) ## 散列冲突 首先散列函数并不保证计算结果唯一， 通过散列函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫散列碰撞 散列冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。 # HashMap（基于jdk1.8）  从上图我们可以看到，HashMap由**链表+数组**组成，他的**底层结构是一个数组，而数组的元素是一个单向链表(当数量大于8时,切换为红黑树)。** 接下来，我们开始分析源码 ## Node HashMap的主干是一个Node数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。  Node是HashMap中的一个静态内部类。代码如下 ~~~ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; } ~~~ ## 核心成员变量 ~~~ //以Node<K,V>为元素的数组，也就是上图HashMap的纵向的长链数组，起长度必须为2的n次 transient Node<K,V>[] table; //大小 transient int size //负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75 final float loadFactor; //扩容的临界值，或者所能容纳的key-value对的极限。当size>threshold的时候就会扩容 int threshold; ~~~ ## 构造函数 构造函数并仅仅是做了一些赋值操作 ~~~ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ... this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } //高效的计算出大于且距离最小的2n这个值 static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1 ~~~ ## 插入 ~~~ public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //1 处理table为空，未初始化的情况 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //2 算元素所要储存的位置index((n - 1) & hash) //2.1 如果该位置没有值，这直接插入newNode tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //2.2 如果该位置有值 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //2.2.1 key值相同，直接覆盖 e = p; else if (p instanceof TreeNode) //2.2.2 如果是红黑树， 插入树 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //2.2.3 如果是链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //2.2.3.1 如果是链表找不到值，newNode p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //2.2.3.1。1 如果是链表过长，转化为红黑树 treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //2.2.3.2 如果是链表找到值，直接替换 break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key //2.2.4 已经存在 V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } ~~~ ## hash 与 index ~~~ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } int index = (n - 1) & hash； ~~~ ## 扩容resize HashMap扩容可以分为三种情况： 第一种：使用默认构造方法初始化HashMap。从前文可以知道HashMap在一开始初始化的时候会返回一个空的table，并且thershold为0。因此第一次扩容的容量为默认值DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY也就是16。同时threshold = DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY \* DEFAULT\_LOAD\_FACTOR = 12。 第二种：指定初始容量的构造方法初始化HashMap。那么从下面源码可以看到初始容量会等于threshold，接着threshold = 当前的容量（threshold） \* DEFAULT\_LOAD\_FACTOR。 第三种：HashMap不是第一次扩容。如果HashMap已经扩容过的话，那么每次table的容量以及threshold量为原有的两倍。 ~~~ final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } ~~~ ## 参考资料 [JDK8中的HashMap实现原理及源码分析](https://www.jianshu.com/p/17177c12f849)